10月10日，杭州联川生物技术股份有限公司（简称“联川生物”“发行人”）在北交所更新上市申请审核动态，公司已回复第一轮审核问询函，主要包供应商稳定性及与客户合作模式、募投项目的合理性及产能消化能力等。 据招股书，联川生物专注于基因科技领域，现阶段主要依托高通量测序技术和生物信息技术，为生命科学和医学研究客户提供层次丰富、技术前沿、品质稳定的科研服务及解决方案。 在此次IPO之前，联川生物曾向上交所科创板申请IPO，但在2023年撤回了申请材料。读创财经注意到，联川生物此前申请科创板IPO时，拟募资规模为6.08亿元。而此次申报北交所IPO，其募资规模下滑50.66%至3亿元，募资金额整体“腰斩”，其中20000万元用于基因科技产品及服务平台扩产升级项目，5000万元用于分子诊断试剂研发项目，5000万元用于补充流动资金。 根据申请文件，基因科技产品及服务平台扩产升级项目中17361.77万元用于购置设备，将实现年服务30万个基因样本测序。 对此，北交所要求公司说明募投必要性、合理性和新增产能的消化能力；拟购置设备及安装的必要性和合理性；大额采购设备新增的折旧金额对经营业绩的影响。 联川生物回复称，2022年至2024年期间，公司总数据量增长213.42%，数据量的快速增长对产能的相应提升提出需求；同时，因测序量具有一定的波动性，在测序高峰期仍存在测序产能不足的情况，发行人在扩建实验室、购置新的测序设备时，要充分考虑到在需求高峰期的订单数量，预留产能以应对业务高峰期的测序需要。 报告期内，发行人蛋白与代谢组学的收入分别为2,540.30万元、3,357.71万 元、5,249.18 万元及2,700.53 万元，呈现不断增长趋势，但报告期内发行人尚未 搭建质谱产线，而是将实验环节委外，自主完成生物信息分析与售后服务。截至回复出具日，发行人已逐步开始搭建质谱实验产线，随着蛋白代谢组学的通量 不断提升、业务规模不断扩大，进一步完善产线设备、提升质谱产能具有必要性和迫切性。 本次募投，公司将投入3台高通量测序仪、2套自动化设备及配套设施，以提升生 产交付能力，应对快速增长的业务需求。同时，募投项目也将配置6台质谱检测 设备、搭建质谱生产线，拓展公司在质谱领域的检测能力；同时，配备相应的IT 资源，保障生信分析所需海量数据的存储及算力。 业绩方面，联川生物的主营业务收入呈现增长趋势，2022—2024年分别为2.35亿元、2.87亿元和3.67亿元，净利润分别为5275.67万元、5348.85万元和 6005.67万元。 但北交所注意到，报告期内，发行人前五大供应商采购金额分别为6,748.69 万元、9,459.28 万元和11,537.22 万元，占比分别为68.68%、77.70%和73.78%。采购内容主要为试剂、易耗品、委外服务，其中因美娜测序试剂、10X试剂等原材料原产地在境外，且采购金额占比较高。北交所要求公司说明主要供应商合作稳定性。 联川生物回复表示，报告期内，公司试剂采购金额随着业务量的扩大逐年上涨，前五大试剂供应 商的总采购金额占比为88.55%、89.74%、87.53%和91.15%，较为稳定。报告期内，公司向主要供应商采购的试剂主要包括上机标记试剂、测序试剂等，采购渠道较为稳定，主要供应商基本保持稳定。报告期内，发行人的委外服务主要包括蛋白代谢组学、高通量测序业务中的 测序环节、以及个别服务类型的实验环节。 采购渠道方面，公司采购的试剂包含测序试剂及一般试剂，一般试剂包括上机标记试剂、 建库试剂、分子试剂等其他试剂。报告期内，测序试剂及上机标记试剂采购占比 分别68.19%、68.05%、68.20%及68.21%，为发行人主要试剂。公司生产过程中主要环节使用的试剂非单一平台采购，其中境外品牌主要通过其境内子公司或境内代理商进行采购，境内品牌为直接向品牌方采购。 随着境内品牌试剂性能稳步提升，后续发行人将逐步增加国产试剂的采购比例。 来源：读创财经返回搜狐，查看更多

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天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多